高光谱图像端元提取MATLAB代码-ET2ECN_2020ET2ECN_2020

高光谱图像中提取纯凸端元是目标检测、分类和分解应用的关键步骤。提出一种基于凸多边形最大化的新算法，利用凸几何概念确定最大凸多边形面积的凸集，有效地提高了端元提取的独特性。并行实现显示出在噪声存在的情况下的鲁棒性，仿真结果证明该算法显著降低了光谱角误差（SAE）和光谱信息发散度（SID）误差，同时在丰度映射中验证了其有效性。详细步骤请参考作者提供的MATLAB代码。如需运行代码，请下载并解压所有文件，并执行“Demo_cuprite.m”文件。

Casey, JR和Follows, MJ在2020年的研究中提供了一个灵活且易于使用的Matlab代码，用于微生物在养分限制条件下的稳态模型。他们应用这一模型于大肠杆菌K12 BW25113，探索了在葡萄糖限制与充足条件下的生长模式。该代码基于最新的大肠杆菌K12 MG1566基因组规模代谢模型（iML1515），能计算多种关键参数，如n、n max、S、Sl lb、S ub、v max G、v D、μ max等。该代码在Matlab 2019b下运行无误。如果您有兴趣将此模型应用于其他微生物或不同的运输过程，请访问GitHub仓库https://github.com/jrcasey/Nut

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

欢迎来到MEG分析入门课程[目录]。本课程教授MEG分析的基础步骤。尽管数据相似且分析仅在少数情况下存在分歧，您所学知识同样适用于EEG分析。假设您具备一定的M/EEG基础知识，我们将简要提醒一下。尽管MATLAB编程经验可以增加舒适感，但我们并未实施复杂的编程。M/EEG测量记录的是非侵入性电生理信号，其主要来源是引起突触后电位的离子电流。动作电位对信号的贡献较小，因其短时延不利于信号求和。标准频率范围通常为

This program performs directional wave separation in a Discrete-Time Acoustic Pulse Reflectometry (APR) system, based on Louis et al.'s method (1993). The algorithm requires recordings from two microphones (pm1c and pm2c) positioned at axial intervals within the source tube. The microphone spacing (

高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。

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二抽取代码MATLAB面向PhysioNet / CinC Challenge 2020的示例预测代码包含两个主要脚本来训练模型和对数据进行分类：train_model.m训练模型，您需要将模型代码添加到train_12ECG_model函数。此脚本执行所有文件的输入和输出，请勿编辑。driver.m是分类器，从train_model调用输出并执行文件输入输出，请勿编辑。请检查这些文件中的代码以获取输入输出格式。要创建和保存模型，编辑train_12ECG_classifier.m脚本，注意不要更改函数的输入参数或添加输出参数。所需模型和参数应保存在单独的文件中。示例中附加脚本get_12EC

这份文件描述了迭代约束端元（ICE）算法在卫星遥感和高光谱NIR成像中的应用。该算法专门用于从混合物中提取成分信息，使用光谱图像数据集生成混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。与化学计量学中的多元曲线分辨率（MCR）算法类似，ICE算法通过外部约束来确保输出符合预期结果。还讨论了ICE算法在强制算法输出期望结果方面的应用。